网站访客识别软件可以告诉您，网站上那些匿名会话背后是哪些公司，部分工具还能识别到具体的人。大多数 B2B 网站只有一小部分访客会填写表单，因此它的吸引力显而易见：为其余流量对上名字，让销售和市场团队有据可依、有事可做。
选择工具比供应商页面所暗示的更难。每家供应商都会报出匹配率，每家都声称准确，但这些数字几乎都无法比较，因为它们是在不同的流量上、用不同的“匹配”定义测出来的。本指南帮助您做出正确选择：两类截然不同的 B2B 网站访客识别软件、各自在欧盟隐私方面意味着什么、如何在您自己的流量上进行公平测试，以及一份可用于评估供应商的评分卡。如果您想先了解原理，请阅读公司级访客跟踪的工作原理。
我们的立场：匹配率不该是首要指标
大多数买家比较网站访客识别工具时只看一个数字：工具能识别的访客比例。我们认为不应以这个数字为首要标准。如果多出来的匹配结果是运营商、联合办公空间、云托管服务商、机器人以及永远不会向您购买的公司，那么识别更多会话的工具并不更好。
真正重要的数字是：每 1,000 次访问中，被正确识别、属于 ICP 且有人据此采取了行动的公司数。这个数字更小，更难注水，也是唯一与销售管道相关联的数字。一个解析会话更少、但能准确识别您的目标客户并以可用形式推送到 CRM 的工具，胜过一个用噪音填满仪表板的工具。本指南的其余部分都围绕如何衡量这一点展开。
两类访客识别软件
“匿名网站访客识别”涵盖了两种不同的产品。在比较其他任何东西之前，先弄清您买的是哪一种。（关于 AI 如何利用同样的信号做潜在客户开发，请参阅 AI 潜在客户开发。）
公司级识别（反向 IP）
公司级工具会把访客的 IP 地址（有时还结合其他信号）映射到某个组织。您会知道“鹿特丹一家 400 人的物流公司有人”本周看了两次价格页，但不知道具体是谁。这是 Leadfeeder、ZoomInfo WebSights、Snitcher 以及 HubSpot Breeze Intelligence 中买家意向功能背后的经典方法。ZoomInfo 自己的文档将 WebSights 描述为执行反向 IP 地址查询，将地址匹配到公司。我们术语表中的反向 IP 查询条目解释了这项基本技术。我们的Leadfeeder 替代方案页面并排比较了主要的公司级工具。
对于大多数 B2B 场景，公司级数据就足够了：基于账户的报告、把目标账户分配给对的销售代表，以及按行业或公司规模个性化页面。它也是对隐私侵入性较小的选择，但并非不涉及隐私（见下文）。
个人级识别（身份图谱）
个人级工具试图识别出具体的人：姓名、职位、LinkedIn 主页，有时还有工作邮箱。它们依赖的是由 cookie、设备 ID 和数据合作构建的身份图谱，而不仅仅是 IP。RB2B 是最知名的例子，而且它对适用范围说得很明确：其网站声明个人级身份识别是仅限美国的技术，使用仅限美国的数据库，在美国以外则使用公司级识别。关于个人级识别的示例及其利弊，请参阅 RB2B 替代方案。
这种限制并非偶然。对网站访客进行个人级识别与欧洲隐私法很难相容，这就是为什么大多数供应商要么只对美国流量提供，要么根本不提供。
捆绑了识别功能的平台
6sense 和 Demandbase 等 ABM 平台把公司识别作为众多输入之一（还有意向数据、广告、客户评分）。如果您已经在用其中某一个，很可能已经具备访客识别功能，另选工具就需要在准确率或工作流上证明自身价值，而不能只靠覆盖面。
隐私与 GDPR：欧盟流量有哪些不同
如果您有相当一部分流量来自欧盟或英国，隐私问题就是选型标准，而不是脚注。在与供应商沟通之前，需要了解三点（以下为一般信息，并非法律建议；请让您的 DPO 或法律顾问参与）：
- IP 地址可能属于个人数据。在 Breyer 案（C-582/14）中，欧盟法院认定，当网站运营者拥有借助额外信息识别个人的合法手段时，动态 IP 地址对网站运营者而言可能构成个人数据。公司级工具仍然会处理 IP 地址，因此您需要法律依据、提及这一点的隐私声明，以及与供应商签订的数据处理协议。
- 公司身份不等于个人身份。知道某家公司来访过，通常比识别出具体个人的风险更低。许多面向欧盟的供应商都以这一区别为卖点：例如 Snitcher 就自称在欧洲打造且符合 GDPR。请把这些说法当作尽职调查的起点，而不是终点。
- 欧盟访问者的个人层面数据是红线区。在没有同意或充分的正当利益评估的情况下，将欧盟访问者匹配到具体个人并给他们发邮件，是大部分法律和声誉风险所在。如果某个工具声称能对欧盟流量做个人层面匹配，请问清楚具体如何实现，以及依据什么合法基础。
还要检查 Cookie 同意。有些工具只有在访客接受追踪 Cookie 后才能工作，这可能会大幅减少欧盟网站上可识别的流量。询问识别是在同意前、同意后还是两者都运行，并让对方书面答复。我们关于个性化与数据隐私合规的文章介绍了更全面的设置。
如何用您自己的流量进行公平的匹配率测试
供应商公布的匹配率是在别人的流量上测出来的。唯一能预测您实际结果的，是您自己测出的数字。下面是我们推荐的两到三家供应商对比测试流程。
- 并行而非依次测试工具。在同样的页面上、同样的2到4周内安装所有入围工具的脚本。3月测试工具 A、4月测试工具 B，比较的是两种不同的流量构成。
- 统一分母。使用您自己分析工具中的独立会话数，并剔除已知机器人、自己办公室的 IP 和内部员工。每个工具的统计口径都不同，所以基数只用一个来源。我们的 B2B 网站访客追踪指南介绍了在该分析设置中应该追踪什么。
- 建立真实基准样本。收集50到100个您已经知道公司的会话：表单提交、演示申请、已登录的客户，以及带追踪链接的邮件点击。这些就是您的标准答案。
- 用真实基准样本为每个工具打分。对每个已知会话，记录工具是否识别出了公司，以及识别是否正确。这能得出准确率，而供应商公布的匹配率从不显示这一点。
- 对其余匹配结果分类。每个工具随机抽取 100 个已识别会话，分别标注为 ICP 内公司、ICP 外公司、ISP 或电信运营商、托管或云服务商，或无法确定。
- 计算真正重要的指标。每 1,000 次会话中正确识别的 ICP 公司数 = 会话数 × 匹配率 × ICP 占比 × 准确率，再换算到每 1,000 次。
- 测试工作流程，而不仅仅是数据。把匹配结果推送到 CRM 或 Slack，然后问两位销售代表是否会据此采取行动。一个正确的匹配，如果没有页面上下文或写进了错误的字段，也起不了多大作用。
计算示例（数字仅作说明）
这些数字是为演示计算而虚构的，并非基准。某网站三周内记录了12,000次清洗后的会话，两个工具并行运行。
| 指标 | 工具 A | 工具 B |
|---|---|---|
| 匹配到任意公司的会话 | 4,800 (40%) | 3,000 (25%) |
| 匹配结果中属于您 ICP 的真实公司占比 | 30% | 55% |
| 在 80 个已知真实身份的会话样本上的准确率 | 70% | 88% |
| 正确识别的 ICP 内公司 | 4,800 × 0.30 × 0.70 = 1,008 | 3,000 × 0.55 × 0.88 = 1,452 |
| 每1,000次会话 | 84 | 121 |
工具 A 在表面匹配率上领先15个百分点，却在真正重要的数字上落后约30%。只要某个工具的匹配范围更宽，这种逆转就很可能发生，因为宽泛匹配会把网络服务商和您市场之外的公司也拉进来。在认定匹配率高者胜出之前，先做测试。
访客识别工具评估记分卡
每一行给每家供应商打1到5分，对您团队重视的行加权，并把问题记在笔记里，以便并排比较各家的回答。
| 标准 | 应向供应商提出的问题 | 好的回答是什么样的 |
|---|---|---|
| 识别层级 | 只识别公司，还是也识别个人？适用于哪些国家？ | 按地区清晰划分，在法律有要求的地方限制个人级识别 |
| 数据来源 | IP 到公司的数据从哪里来？多久更新一次？ | 有名有姓的方法和明确的更新周期，而不是“专有 AI” |
| 远程和混合办公人员 | 如何识别使用家庭宽带或移动网络的访客？ | 坦诚说明家庭 IP 大多无法识别，并介绍他们使用的任何方法 |
| 噪声过滤 | 您是否默认排除 ISP、VPN、托管服务商和机器人流量？ | 是，被过滤的流量可见，而不是被静默丢弃 |
| 隐私 | 法律依据、DPA、数据存储位置、子处理方、获得 Cookie 同意前的行为 | 在签约之前（而不是之后）共享文件 |
| CRM 与分配 | 是否原生同步 CRM？同步哪些字段？能否按客户负责人分配？ | 写入客户记录和活动时间线，而不是形成独立的数据孤岛 |
| 实时使用 | 会话期间能否获得公司信息用于个性化？ | 低延迟的客户端或边缘 API |
| 定价模式 | 按流量、识别的公司数、席位还是点数计价？ | 一种不会因您无法控制的流量增长而惩罚您的计价模式 |
实时这一行比大多数买家预想的更重要。如果唯一的产出是每日报告，识别就只是销售的潜客线索来源。如果在会话期间就知道是哪家公司，同样的数据就能改变访客看到的页面，而转化提升的空间正在于此。会话内使用的例子请参阅实时个性化示例。
选择访客识别软件时的危险信号
- 只给一个没有定义的匹配率数字。要问清楚它统计的是会话还是公司，以及是否包含运营商和爬虫。
- 在没有明确法律依据的情况下对欧盟访客进行个人级识别。如果供应商无法解释清楚，风险由您的公司承担。
- 没有准确度衡量。只有覆盖率没有准确度，不过是一份更长的名单。
- 只有一个仪表盘。数据如果从未进入 CRM、线索分配或网站，很少能改变结果。
- 试用期太短，无法收集到真实数据样本。对大多数 B2B 网站来说，并行运行两到三周的数据是公平测试的最低要求。
选定之后要做什么
识别本身只能产出一份名单。价值来自您在三个地方如何使用它：
- 销售跟进：当目标客户访问高意图页面时提醒客户负责人，并按区域分配新客户。我们关于借助访客数据实现销售与市场协同的指南介绍了交接流程。
- 评分：将页面级行为输入客户评分模型，让提醒有优先级之分，而不只是计数。
- 网站本身：在访客仍停留在页面上时，利用公司的行业、规模和客户状态改变标题、证明要点和 CTA。
第三种用途是大多数团队会忽略的。Markettailor 的访问者识别正是为此打造的：公司在会话期间即被识别，因此同一个匹配结果既能写入您的 CRM，也能通过针对行业、公司规模或目标账户列表的细分规则驱动页面变体。关于与访问者识别互补的账户级调研信号，请参阅我们的B2B 意向数据提供商指南。如果您想更深入地了解整个品类，请阅读B2B 访问者识别指南。
常见问题
什么是网站访问者识别软件？
这是一种将匿名网站会话解析到其背后的公司（某些工具还能解析到个人）的软件。公司层面的工具大多使用反向 IP 查询。个人层面的工具使用基于 Cookie、设备 ID 和数据合作构建的身份图谱，通常仅限于美国流量。
如何选择 B2B 网站访客识别软件？
先确定您需要公司级还是个人级数据，然后检查是否符合您流量所在地区的隐私要求。在相同页面上同时运行两到三个工具 2 到 4 周，在已知公司的会话上评估准确性，并比较每 1,000 次会话中正确识别出的 ICP 内公司数，而不是表面的匹配率。
在 GDPR 下，匿名网站访客识别合法吗？
公司层面的识别在欧盟被广泛使用，但 IP 地址可能属于个人数据，因此您仍然需要合法依据、隐私声明和数据处理协议。从欧盟流量中识别并联系具名个人的风险要高得多。部署任何一种之前，请先咨询您的数据保护官或法律顾问。
为什么访客识别工具会漏掉这么多访客？
许多会话来自家庭宽带、移动网络、VPN 和共享网络，这些 IP 地址并不指向某个雇主。小公司往往也没有专用 IP 段。声称能识别几乎所有 B2B 流量的工具，通常把 ISP 之类的低质量匹配也算了进去。
访客识别数据能实时个性化网站吗？
可以，前提是工具在会话期间识别出公司，并通过客户端或边缘 API 提供该信息。这样，行业、公司规模或目标客户身份就能在访客离开之前改变标题、客户案例和 CTA。只能生成每日报告的工具做不到这一点。